Scott Wise, JMP, ingeniero principal de sistemas, SAS
Brady Brady, Ingeniero de habilitación técnica de JMP, SAS
Creación de modelos lineales robustos mediante regresión lineal generalizada (GLR)
Las técnicas de regresión penalizada son una alternativa viable a los enfoques tradicionales de modelado lineal, especialmente cuando se violan los supuestos típicos de ortogonalidad, homocedasticidad o normalidad de la respuesta. También permiten seleccionar automáticamente los predictores más útiles para predecir una respuesta dada. Si bien estas técnicas no son nuevas, su uso en entornos aplicados ha sido históricamente limitado, debido tanto a su alto coste computacional como a su relativa ignorancia fuera del ámbito académico. Hoy en día, la proliferación de ordenadores asequibles y potentes permite implementar estas técnicas en software analítico de escritorio. Esta sesión explicará las técnicas de regresión penalizada y explorará el uso de la personalidad de regresión generalizada de la plataforma JMP Fit Model. Los asistentes descubrirán que estos modelos son fáciles de configurar, ejecutar y analizar, y que además son robustos ante valores atípicos, entradas correlacionadas y respuestas anormales o infladas a cero.
Diapositivas adjuntas: Discovery 2015 Genreg.pptx
